Unterstützung einer Studie mit datenwissenschaftlicher und datenschutzrechtlicher Beratung. Optimierung der Datenerhebungs- und Datenauswertungsstrategien. Ziel ist es, kleinen und mittleren Unternehmen das Potential und die Gefahr störender Veränderungen aufzuzeigen, die durch den Markteintritt des Internet-der-Dinge-Geschäfts entstehen können. Bereitstellung von Lösungen, um bestehende Geschäftskonzepte zu IoT-Produkten und -Dienstleistungen zu erweitern.
Verarbeiten und Auswerten von 16s-Sequenzierdaten der Illumina MiSeq Experimentplattform; Übersicht der bakteriellen Datenbanken pflegen; Auswahl von Bioinformatik Werkzeugen und Methoden; Konzept für die Datenauswertung in der Cloud; Konzept für die Informationssicherheit um Kundendaten zu schützen; Entwickeln eines qualitativen mathematischen Modells zum Vergleich von Kundendaten mit einer Produktplattform; Repräsentation des Geschäfts und der verwendeten Modelle gegenüber Investoren.
Auswertung eines Datensatzes von Kunden mit gemeinsamen Shopping-Präferenzen und Shopping-Events. Übertragung des Ergebnisses in einen Vorschlag für die Vertriebsoptimierung.
Background: Multiple functional genomics data for complex human diseases have been published and made available by researchers worldwide. The main goal of these studies is the detailed analysis of a particular aspect of the disease. Complementary, meta-analysis approaches try to extract supersets of disease genes and interaction networks by integrating and combining these individual studies using statistical approaches.
Results: Here we report on a meta-analysis approach that integrates data of heterogeneous origin in the domain of type-2 diabetes mellitus (T2DM). Different data sources such as DNA microarrays and, complementing, qualitative data covering several human and mouse tissues are integrated and analyzed with a Bootstrap scoring approach in order to extract disease relevance of the genes. The purpose of the meta-analysis is two-fold: on the one hand it identifies a group of genes with overall disease relevance indicating common, tissue-independent processes related to the disease; on the other hand it identifies genes showing specific alterations with respect to a single study. Using a random sampling approach we computed a core set of 213 T2DM genes across multiple tissues in human and mouse, including well-known genes such as Pdk4, Adipoq, Scd, Pik3r1, Socs2 that monitor important hallmarks of T2DM, for example the strong relationship between obesity and insulin resistance, as well as a large fraction (128) of yet barely characterized novel candidate genes. Furthermore, we explored functional information and identified cellular networks associated with this core set of genes such as pathway information, protein-protein interactions and gene regulatory networks. Additionally, we set up a web interface in order to allow users to screen T2DM relevance for any – yet non-associated – gene.
Conclusion: In our paper we have identified a core set of 213 T2DM candidate genes by a meta-analysis of existing data sources. We have explored the relation of these genes to disease relevant information and – using enrichment analysis – we have identified biological networks on different layers of cellular information such as signaling and metabolic pathways, gene regulatory networks and protein-protein interactions.
* Einführung in den Datenschutz
• Gesetze und Verordnungen
• Allgemeine Begriffe
• Die wichtigsten Vorschriften und dessen Voraussetzungen
• Rechtsfolgen
• Technische Konzepte und Losungsansatze
ISMS Spezialisten & Lead Auditor nach ISO/IEC 27001, Zertifikat CBT Training & Consulting GmbH 04/2016
lnformationen und lnformationssicherheit
• Begriffe und Definitionen, Abgrenzung zu angrenzenden Bereichen (z.B. Datenschutz)
• Warum lnformationssicherheit?
• Anforderungen aus dem Unternehmen, aus Gesetze (u.a. IT-Sicherheitsgesetz, GoBD), aus Verträgen, etc.
• Schutz von lnformationen, Schutzbedarf (Vertraulichkeit, Verfügbarkeit, lntegrität etc.)
Information Security Management auf Basis der Normreihe 2700x
• Einführung in lnformations-Sicherheits-Management-Systeme (ISMS)
• Kernelemente der Norm ISO 27001:2013 (Managementrahmen, Anhang A, Controls/Massnahmen)
• Best Practice-Vorgehensweise zur lmplementierung eines Information-Security-Management-Systems auf Basis der ISO 2700x Normenreihe
• Organisation der lnformationssicherheit im Unternehmen
• Policies (Richtlinien) und Prozesse im ISMS
• Messbarkeit & ISMS-Kennzahlen auf Basis von ISO 27004:2009
• Einführung in Business Continuity Management (gemäss den Anforderungen in A.17 der ISO
27001:2013, nach ISO 27031:2011 und BSI 100-4).
Information Security Risk Management auf Basis der Normenreihe 2700x
• Allgemeine Einführung in das Risikomanagement
• Anforderungen an IS-Risikomanagement gemass ISO 27001:2013, ISO 27005:2011 und anderen Vorgaben (Gesetze, andere Normen und Standards, etc.)
• Risikomanagement im Bereich lnformationssicherheit
• Der Risikomanagement-Prozess (Asset-lnventarisierung, Schutzbedarf, Bedrohungen, Schwachstellen, Risiko)
• Best Practice Vorgehen für Risiko Assessment
• Behandlung von IS-Risiken
• Auswahl von Massnahmen
• Ausführliche Erläuterung des Prozesses anhand Fallbeispiele und selbst durchgeführter Risikoanalyse.
Auditor für lnformationssicherheit - Lead Auditor
• Einführung in die Auditierung
• Der ISMS Auditprozess
• Rollen und Zuständigkeiten
• Auditplanung
• Ablauf eines Audits (Vorbereitung, Durchführung, Dokumentation, Nachbereitung) Best Practices
• Simulation von Auditsessions / Rollenspiel / Fallstudien
• Zertifizierung nach ISO 27001
Information Security Delegate.
During the examination participants prove their knowledge in the following areas:
• Organisation of IT security
• Physical security
• Entrance, access and network security
• Legal background
• Standards and norms
“IT Security Representatives (TÜV)” have mastered the essential aspects and requirements of IT security as well as the relevant standards for the implementation of an IT security management system.
Doktor der Naturwissenschaften in Bioinformatik
Schwerpunkte in Stochastik, theoretischer Informatik, Kryptographie, Optimierung.
Ausbildung:
1991 - 1998
Matura
Fortbildung:
Seit 16 arbeite ich nun mit unterschiedlichen Daten in den Bereichen Gesundheit, Automotive, Marketing, u.w. Eine breite Ausbildung erfolgte in Mathematik an der ETH Zürich mit Data Mining, Stochastik, Entscheidungsanalyse und am Max Planck Institut für molekulare Genetik sowie Freie Universität Berlin in der Modellierung von biologischen Vorgängen in Python und deren Erkennung in umfangreichen Messdaten in der statistischen Auswertungssprache R. Dafür wurden auch Methodenvergleiche zwischen Machine Learning, Informationstheorie und statistischen Ansätzen durchgeführt eigene Methoden entwickelt und im Rahmen von Workshops vermittelt.
Eine strategische Orientierung im Bereich der Auswertung von grösseren Datenmengen und Informationssicherheit erarbeite ich gerne mit Workshops, arbeite entsprechende Konzepte aus und begleite deren Umsetzung. Konkrete Projekte werden in Python oder Java implementiert, aufbauend auf Hadoop-Systemen wie Spark. Entsprechende Inhalte können in Form von Schulungen einem Zielpublikum vermittelt werden.
Zurzeit unterstütze ich den Daimler Konzern beim Aufbau einer Daten-Plattform für Emissions-Werte. Ausgehend von einem einfachen Monitoring von Vertrieb-Produktion-Zulassung wurde nach ersten Anfangserfolgen die Zielsetzung erweitert. Es werden vom Marketing und Verkauf, über die Produktion bis zum Vertrieb die Daten zusammengeführt und in Form einer Plattform für verschiedene Akteure von Management über Entwicklung bis zur Rechtseinheit tagesaktuell über die Emissions-Werte der Flotte zu informieren. Der Zeitversatz über Bestellung bis zur Zulassung macht daraus eine Advanced Analytics Fragestellung um mit den Vorhersagen möglichst nahe an der Erfassung der Behörden zu sein.
Ein rundes Dutzend Quellen aus dem Konzern wurden dafür auf einer Cloud-Plattform bei Microsoft Azure zusammengeführt und verarbeitet. Die Tätigkeit findet statt im Rahmen des Center of Excellence, einer Abteilung in welcher Data Lake, Azure Architektur und Advanced Analytics zusammenarbeiten. Mein Team ist vornehmlich damit betraut, für Analytics-Fragestellungen aus allen Bereichen des Konzerns initial die Machbarkeit zu bewerten und mit einem Proof-of-Concept erste Lösungen aufzusetzen. Dies findet entlang eines bewährten Prozesses statt, welcher stufenweise eine Ende-zu-Ende Analytics Lösung in der Cloud aufbaut.
Profil:
IT Skills:
Publikationen und Vorträge auf Anfrage
Unterstützung einer Studie mit datenwissenschaftlicher und datenschutzrechtlicher Beratung. Optimierung der Datenerhebungs- und Datenauswertungsstrategien. Ziel ist es, kleinen und mittleren Unternehmen das Potential und die Gefahr störender Veränderungen aufzuzeigen, die durch den Markteintritt des Internet-der-Dinge-Geschäfts entstehen können. Bereitstellung von Lösungen, um bestehende Geschäftskonzepte zu IoT-Produkten und -Dienstleistungen zu erweitern.
Verarbeiten und Auswerten von 16s-Sequenzierdaten der Illumina MiSeq Experimentplattform; Übersicht der bakteriellen Datenbanken pflegen; Auswahl von Bioinformatik Werkzeugen und Methoden; Konzept für die Datenauswertung in der Cloud; Konzept für die Informationssicherheit um Kundendaten zu schützen; Entwickeln eines qualitativen mathematischen Modells zum Vergleich von Kundendaten mit einer Produktplattform; Repräsentation des Geschäfts und der verwendeten Modelle gegenüber Investoren.
Auswertung eines Datensatzes von Kunden mit gemeinsamen Shopping-Präferenzen und Shopping-Events. Übertragung des Ergebnisses in einen Vorschlag für die Vertriebsoptimierung.
Background: Multiple functional genomics data for complex human diseases have been published and made available by researchers worldwide. The main goal of these studies is the detailed analysis of a particular aspect of the disease. Complementary, meta-analysis approaches try to extract supersets of disease genes and interaction networks by integrating and combining these individual studies using statistical approaches.
Results: Here we report on a meta-analysis approach that integrates data of heterogeneous origin in the domain of type-2 diabetes mellitus (T2DM). Different data sources such as DNA microarrays and, complementing, qualitative data covering several human and mouse tissues are integrated and analyzed with a Bootstrap scoring approach in order to extract disease relevance of the genes. The purpose of the meta-analysis is two-fold: on the one hand it identifies a group of genes with overall disease relevance indicating common, tissue-independent processes related to the disease; on the other hand it identifies genes showing specific alterations with respect to a single study. Using a random sampling approach we computed a core set of 213 T2DM genes across multiple tissues in human and mouse, including well-known genes such as Pdk4, Adipoq, Scd, Pik3r1, Socs2 that monitor important hallmarks of T2DM, for example the strong relationship between obesity and insulin resistance, as well as a large fraction (128) of yet barely characterized novel candidate genes. Furthermore, we explored functional information and identified cellular networks associated with this core set of genes such as pathway information, protein-protein interactions and gene regulatory networks. Additionally, we set up a web interface in order to allow users to screen T2DM relevance for any – yet non-associated – gene.
Conclusion: In our paper we have identified a core set of 213 T2DM candidate genes by a meta-analysis of existing data sources. We have explored the relation of these genes to disease relevant information and – using enrichment analysis – we have identified biological networks on different layers of cellular information such as signaling and metabolic pathways, gene regulatory networks and protein-protein interactions.
* Einführung in den Datenschutz
• Gesetze und Verordnungen
• Allgemeine Begriffe
• Die wichtigsten Vorschriften und dessen Voraussetzungen
• Rechtsfolgen
• Technische Konzepte und Losungsansatze
ISMS Spezialisten & Lead Auditor nach ISO/IEC 27001, Zertifikat CBT Training & Consulting GmbH 04/2016
lnformationen und lnformationssicherheit
• Begriffe und Definitionen, Abgrenzung zu angrenzenden Bereichen (z.B. Datenschutz)
• Warum lnformationssicherheit?
• Anforderungen aus dem Unternehmen, aus Gesetze (u.a. IT-Sicherheitsgesetz, GoBD), aus Verträgen, etc.
• Schutz von lnformationen, Schutzbedarf (Vertraulichkeit, Verfügbarkeit, lntegrität etc.)
Information Security Management auf Basis der Normreihe 2700x
• Einführung in lnformations-Sicherheits-Management-Systeme (ISMS)
• Kernelemente der Norm ISO 27001:2013 (Managementrahmen, Anhang A, Controls/Massnahmen)
• Best Practice-Vorgehensweise zur lmplementierung eines Information-Security-Management-Systems auf Basis der ISO 2700x Normenreihe
• Organisation der lnformationssicherheit im Unternehmen
• Policies (Richtlinien) und Prozesse im ISMS
• Messbarkeit & ISMS-Kennzahlen auf Basis von ISO 27004:2009
• Einführung in Business Continuity Management (gemäss den Anforderungen in A.17 der ISO
27001:2013, nach ISO 27031:2011 und BSI 100-4).
Information Security Risk Management auf Basis der Normenreihe 2700x
• Allgemeine Einführung in das Risikomanagement
• Anforderungen an IS-Risikomanagement gemass ISO 27001:2013, ISO 27005:2011 und anderen Vorgaben (Gesetze, andere Normen und Standards, etc.)
• Risikomanagement im Bereich lnformationssicherheit
• Der Risikomanagement-Prozess (Asset-lnventarisierung, Schutzbedarf, Bedrohungen, Schwachstellen, Risiko)
• Best Practice Vorgehen für Risiko Assessment
• Behandlung von IS-Risiken
• Auswahl von Massnahmen
• Ausführliche Erläuterung des Prozesses anhand Fallbeispiele und selbst durchgeführter Risikoanalyse.
Auditor für lnformationssicherheit - Lead Auditor
• Einführung in die Auditierung
• Der ISMS Auditprozess
• Rollen und Zuständigkeiten
• Auditplanung
• Ablauf eines Audits (Vorbereitung, Durchführung, Dokumentation, Nachbereitung) Best Practices
• Simulation von Auditsessions / Rollenspiel / Fallstudien
• Zertifizierung nach ISO 27001
Information Security Delegate.
During the examination participants prove their knowledge in the following areas:
• Organisation of IT security
• Physical security
• Entrance, access and network security
• Legal background
• Standards and norms
“IT Security Representatives (TÜV)” have mastered the essential aspects and requirements of IT security as well as the relevant standards for the implementation of an IT security management system.
Doktor der Naturwissenschaften in Bioinformatik
Schwerpunkte in Stochastik, theoretischer Informatik, Kryptographie, Optimierung.
Ausbildung:
1991 - 1998
Matura
Fortbildung:
Seit 16 arbeite ich nun mit unterschiedlichen Daten in den Bereichen Gesundheit, Automotive, Marketing, u.w. Eine breite Ausbildung erfolgte in Mathematik an der ETH Zürich mit Data Mining, Stochastik, Entscheidungsanalyse und am Max Planck Institut für molekulare Genetik sowie Freie Universität Berlin in der Modellierung von biologischen Vorgängen in Python und deren Erkennung in umfangreichen Messdaten in der statistischen Auswertungssprache R. Dafür wurden auch Methodenvergleiche zwischen Machine Learning, Informationstheorie und statistischen Ansätzen durchgeführt eigene Methoden entwickelt und im Rahmen von Workshops vermittelt.
Eine strategische Orientierung im Bereich der Auswertung von grösseren Datenmengen und Informationssicherheit erarbeite ich gerne mit Workshops, arbeite entsprechende Konzepte aus und begleite deren Umsetzung. Konkrete Projekte werden in Python oder Java implementiert, aufbauend auf Hadoop-Systemen wie Spark. Entsprechende Inhalte können in Form von Schulungen einem Zielpublikum vermittelt werden.
Zurzeit unterstütze ich den Daimler Konzern beim Aufbau einer Daten-Plattform für Emissions-Werte. Ausgehend von einem einfachen Monitoring von Vertrieb-Produktion-Zulassung wurde nach ersten Anfangserfolgen die Zielsetzung erweitert. Es werden vom Marketing und Verkauf, über die Produktion bis zum Vertrieb die Daten zusammengeführt und in Form einer Plattform für verschiedene Akteure von Management über Entwicklung bis zur Rechtseinheit tagesaktuell über die Emissions-Werte der Flotte zu informieren. Der Zeitversatz über Bestellung bis zur Zulassung macht daraus eine Advanced Analytics Fragestellung um mit den Vorhersagen möglichst nahe an der Erfassung der Behörden zu sein.
Ein rundes Dutzend Quellen aus dem Konzern wurden dafür auf einer Cloud-Plattform bei Microsoft Azure zusammengeführt und verarbeitet. Die Tätigkeit findet statt im Rahmen des Center of Excellence, einer Abteilung in welcher Data Lake, Azure Architektur und Advanced Analytics zusammenarbeiten. Mein Team ist vornehmlich damit betraut, für Analytics-Fragestellungen aus allen Bereichen des Konzerns initial die Machbarkeit zu bewerten und mit einem Proof-of-Concept erste Lösungen aufzusetzen. Dies findet entlang eines bewährten Prozesses statt, welcher stufenweise eine Ende-zu-Ende Analytics Lösung in der Cloud aufbaut.
Profil:
IT Skills:
Publikationen und Vorträge auf Anfrage
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